Computerwissenschaften - Kryptographie und Sicherheit

Die Erforschung des Potenzials von Quanten-Technologie zur Verbesserung der Sicherheit und Konsens von Blockchain.

Analysieren, wie Mitwirkende die Entscheidungsfindung in dezentralen Organisationen beeinflussen.

Lern die Risiken von gezielten Angriffen in der digitalen Welt kennen.

TroLL kombiniert Logik-Verschlüsselung mit Hardware-Trojanern und bringt ernsthafte Sicherheitsrisiken mit sich.

Lern, wie Obfuskation den Datenschutz bei der Nutzung von Onlinediensten schützt.

Ein neues Framework kombiniert CodeBERT und GNNs für eine bessere Schwachstellenerkennung in Software.

Eine Studie über Angriffe im Bereich maschinelles Lernen und effektive Gegenmassnahmen in Netzwerksystemen.

HuntGPT verbessert die Bedrohungserkennung mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und erklärbarer KI.

LATTICE verbessert die Anomalieerkennung in cyber-physischen Systemen durch strukturiertes Lernen.

Ein neues Tool macht die Datenschutzpraktiken von sozialen Netzwerken für Nutzer und Forscher klarer.

Differential Privacy schützt persönliche Daten während der Analyse und sorgt dafür, dass die Privatsphäre von Einzelpersonen gewahrt bleibt.

Raijū nutzt Machine Learning, um die Post-Exploitation-Prozesse in der Cybersicherheit zu verbessern.

Untersuchung der Effektivität von Wasserzeichen gegen adaptive Angriffe auf Deepfake-Bilder.

Ein neues Cache-Design, das darauf abzielt, die Sicherheit gegen Timing-Angriffe zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen die Fuzz-Testing-Techniken verbessern kann.

SHIELD kombiniert genetische Analysen mit Datenschutzmassnahmen für sichere Forschungen.

Neue Methoden verbessern die Sicherheit und Effizienz von HQC gegen Quantenbedrohungen.

Cyber Sentinel hilft Teams, Online-Sicherheitsbedrohungen effektiver zu managen.

AgEncID bietet eine neue Methode zur Sicherung von FPGA-Daten in Cloud-Umgebungen.

TPMs weiterentwickeln, um zukünftigen Bedrohungen durch Quantencomputing mit neuen Algorithmen entgegenzuwirken.

Die Cybersecurity-Herausforderungen für kleine und mittlere Unternehmen nehmen zu.

Es werden neue Methoden entwickelt, um die Angriffserkennung in IoT-Geräten zu verbessern.

Ein Blick auf neue Systeme, die die Insulinabgabe und die Blutzuckerüberwachung verbessern.

Dieses Papier untersucht das Risiko von Backdoor-Angriffen im Few-Shot-Lernen.

Das TbDd-Framework verbessert die Sicherheit und Effizienz von Blockchain-Anwendungen für das IoT.

Methoden zum Schutz der Privatsphäre im Machine Learning untersuchen.

KernelGPT automatisiert die Erstellung von Syscall-Spezifikationen, um Kernel-Fuzzing und Fehlersuche zu verbessern.

Forscher entwickeln ein Atem-basiertes Identifikationssystem mit einzigartigen Luftstrommustern.

Eine klare Strategie für die Automatisierung und Verwaltung von Smart Homes mit mehreren Regeln.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Fairness bei der Transaktionsreihenfolge für Blockchain-Technologie.

Untersuchung von Schwachstellen im maschinellen Lernen bei der Erkennung von Hardware-Trojanern in ICs.

Ein neuer Ansatz vereinfacht die sichere Programmierung für verteilte Systeme.

Ein neuer Ansatz sichert die Auswahl der Teilnehmer im föderierten Lernen, um die Privatsphäre zu schützen.

Studie zeigt Risiken von Backdoor-Angriffen bei GNN-Linkvorhersageaufgaben.

Neue Methoden zielen auf das Verhalten von Agenten durch Angriffe zur Trainingszeit ab.

E2ABL bietet einen neuen Ansatz, um die Modellsicherheit gegen Backdoor-Bedrohungen zu verbessern.

Die Herausforderungen von steigendem Cybercrime angesichts des wachsenden Internetzugangs in Westafrika angehen.

Methoden zur Verbesserung der Erkennung von abnormalen Bitcoin-Transaktionen, um die Systemsicherheit zu erhöhen.

DP-ZO gleicht Privatsphäre und Leistung beim Training von Sprachmodellen aus.

Lern, wie DNS-Filtertechniken vor Online-Gefahren schützen.